Improvement of agonist cancer immunotherapy by CD73 blockade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agonist antibodies (Ab) can directly target costimulatory molecule on the surface of antigen-primed T-lymphocytes. Among those, tumor necrosis factor receptor superfamily (TNFRSF) agonists are attractive and some of them are currently in various stages of pre-clinical and clinical trials, including anti-4-1BB, anti-GITR and anti-OX40, albeit with limited therapeutic benefit as single agents. Here, we examined the inhibitory role of ecto-enzyme CD73 (generating adenosine) on the antitumor efficacy of agonistic anti-4-1BB/CD137 Ab therapy, as anti-4-1BB treatment preferentially drove CD73− effector T cell response within TGF-β-low tumor microenvironment. The anti-CD73/anti-4-1BB combination therapy induced tumor regression associated with enhanced antitumor CD8+ T cell responses and reduced CD4+Foxp3+ regulatory T cell (Treg) accumulation. However, the TGF-β-rich tumor milieu confered resistance to anti-4-1BB therapy with sustained CD73 expression on both infiltrating CD4+ and CD8+ T cells across several tumor models. Our study establishes a novel mechanistic link between the CD73 axis and engagement of 4-1BB and possibly other costimulatory molecules. Thus, CD73 blockade has great potential for more effective clinical targeting of TNFRSF agonists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».